ShareLock: A Stealthy Multi-Tool Threshold Poisoning Attack Against MCP
随着大语言模型驱动的智能体快速发展，模型上下文协议（MCP）作为一种连接LLM与外部工具的开源协议，已成为现代智能体生态系统的基础。然而，MCP的广泛应用也带来了新的安全威胁，例如工具投毒攻击（TPA），即利用LLM与服务器之间的交互注入恶
#model-context-protocol
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← 返回所有主题Options, Not Clicks: Lattice Refinement for Consent-Driven MCP Authorization
随着模型上下文协议（MCP）在AI代理中的广泛采用，如何确保工具调用通过有意义的用户同意来保障安全成为关键挑战。现有方法要么采用粗粒度的“始终允许”开关，要么依赖不透明的LLM决策，既无法检测危险的调用参数，又容易导致用户同意疲劳。本文提出